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传感器为机器人带来安全和控制

2023-02-02 15:08:58 IDTechEx的技术分析师Yulin Wang和Isabel Al-Dhahir 阅读:
机器人多方面任务的安全和精确控制是由一套传感器来实现的,例如碰撞检测、避障和导航。

随着21世纪对自动化的需求不断增加,机器人在物流、仓储、制造和食品配送等众多行业中的发展速度前所未有。人机交互、精确控制和人机协作安全是采用自动化的基石。BH1ednc

安全是指机器人领域中多方面的任务,碰撞检测、避障、导航和定位、力检测和接近检测其中的几个例子。所有这些任务都由一套传感器来实现,其中包括LiDAR(激光雷达)、成像/视觉传感器(摄像头)、触觉传感器和超声波传感器。随着机器视觉技术的进步,摄像头在机器人中变得越来越重要。BH1ednc

机器人中的传感器

电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器是最常见的视觉传感器类型。CMOS传感器是一种将每个像素的电荷转换成相应电压的数字设备,传感器通常包括放大器、噪声校正和数字化电路。相比之下,CCD传感器是一种包含光敏元件阵列的模拟设备。BH1ednc

尽管各有优势,但随着CMOS技术的发展,CMOS传感器现在被广泛认为是最适合机器人机器视觉的选择,因为与CCD传感器相比,CMOS传感器占用的面积更小、成本更低、功耗更低。BH1ednc

视觉传感器可用于运动和距离估计、目标识别和定位。视觉传感器的优势在于,与LiDAR和超声波传感器等其他传感器相比,它们可以通过高分辨率收集更多信息。BH1ednc

图1基于九个参照点比较了不同传感器。视觉传感器具有高分辨率和低成本。然而,它们天生就容易受到恶劣天气和光照的影响;因此,当机器人在天气不可预测或地形复杂的环境中工作时,通常需要其他传感器来提高整体系统的稳健性。IDTechEx的最新报告“机器人传感器2023-2043:技术、市场和预测”包括对这些参照点的更详细分析和比较。BH1ednc

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图1:机器人常用的几种传感器对比(数据来源:IDTechEx)BH1ednc

用于移动机器人安全的视觉传感器

移动机器人技术是最大的机器人应用之一,其中摄像头用于目标分类、安全和导航。移动机器人主要指自动导引车(AGV)和自主移动机器人(AMR)。然而,自主移动性在许多机器人中也起着重要作用,从送餐机器人到自主农业机器人(例如,割草机)。作为一项固有的复杂任务,自主移动需要避障和碰撞检测。BH1ednc

深度估计是避障的关键步骤之一。该任务需要从视觉传感器收集的单输入或多输入红、绿和蓝(RGB)图像。这些图像是用于机器视觉算法重建3D点云的,从而估计障碍物和机器人之间的进深。在2023年的这个阶段,大多数移动机器人(例如,AGV、AMR、送餐机器人、扫地机器人)仍在室内使用,例如在环境控制良好具有稳定的网络连接和照明的仓库、工厂、购物中心和餐厅。BH1ednc

因此,摄像头可以发挥最佳性能,机器视觉任务可以在云端执行,大大降低机器人本身所需的算力,从而降低成本。例如,对于基于网格的AGV,仅需要摄像头来监控地板上的磁条或二维码。虽然这在当今已被广泛使用并流行,但对于在Wi-Fi覆盖范围有限的区域(例如,树冠下)工作的户外人行道机器人或巡检机器人来说效果不佳。BH1ednc

为了解决这个问题,摄像头内计算机视觉技术应运而生。顾名思义,图像处理全部在摄像头内进行。由于对户外机器人的需求不断增加,IDTechEx认为从长远来看,摄像头内计算机视觉的需求将越来越大,尤其是那些设计用于在棘手地形和恶劣环境中工作的机器人(例如,勘探机器人)。然而,在短期内,IDTechEx认为机载计算机视觉的功耗特性以及芯片的高成本可能会阻碍它的采用。BH1ednc

IDTechEx认为,许多机器人OEM(原始设备制造商)更愿意将其他传感器(例如超声波传感器、LiDAR)作为增强其产品环境感知能力的安全性和鲁棒性的第一选择。BH1ednc

改善的检测范围、机动性和效率

用于可见光的传统CMOS检测器在机器人技术和工业图像检测中很普遍;然而,更复杂的图像传感器具有广阔的前景,能提供除简单获取RGB强度值之外的性能。目前正大力投入开发低成本图像传感器技术,这些技术可以检测超出可见光范围的光,进入短波红外(SWIR)1,000至2,000nm的范围。BH1ednc

将波长检测扩展到SWIR范围为机器人技术带来了许多好处,因为它可以区分在可见光范围内看起来相似或相同的材料。这大大提高了识别准确性,并为更好、更实用的机器人传感铺平了道路。BH1ednc

除了在更宽的光谱范围内成像之外,进一步的创新还包括在更大的区域上成像、在每个像素处获取光谱数据,以及同时提高时间分辨率和动态范围。在这方面,一项有前途的技术是基于事件的视觉技术。BH1ednc

使用传统的基于帧的成像,高时间分辨率会产生大量的数据,需要计算密集型处理。基于事件的视觉通过提出一种全新的获取光学信息的思维方式解决了这一挑战,其中每个传感器像素报告对应于强度变化的时间戳。因此,基于事件的视觉可以将快速变化的图像区域的更高时间分辨率,与大大减少的数据传输和后续处理要求相结合。BH1ednc

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图2:基于事件的图像传感通过仅响应信号强度变化来提高处理效率。(数据来源:IDTechEx)BH1ednc

另一项有前途的创新是图像传感器技术的日益小型化,这使得它比以往任何时候都更容易集成到机械臂或构件中而不会妨碍运动。这是新兴的小型光谱仪市场所针对的应用。在智能电子元器件和物联网设备发展的推动下,低成本的微型光谱仪在不同领域的应用越来越广泛。通过集成可检测从可见光到SWIR光谱区域的微型光谱仪,可以显著提高标准可见光传感器的复杂性和功能性。BH1ednc

Fraunhofer的研究人员所构想的未来,是一种重量仅为1克、成本仅为1美元的光谱仪。微型光谱仪有望提供价格低廉的解决方案来提高自主效率,特别是在机器人成像和工业检测以及消费电子产品中。BH1ednc

(原文刊登于EDN姊妹网站Electronic Products,参考链接:Sensors bring safety and control to robotics,由Ricardo Xie编译。)BH1ednc

责编:Ricardo
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